Resumen
El objetivo del trabajo de investigación es desarrollar una herramienta que permita identificar la posible deserción de un empleado, entendiendo la deserción laboral como un problema internacional. El método propuesto consiste en un algoritmo genético que identifica las variables relevantes y mejora la arquitectura de una red neuronal artificial como solución. Las variables seleccionadas por la herramienta concordaban con las variables recopiladas de distintos estudios, descubriéndose que no todas eran consideradas en dichos estudios (e.g., distancia del hogar al trabajo y años totales trabajando). Asimismo, las variables y la arquitectura seleccionadas por la herramienta permitieron predecir la deserción laboral hasta un 88,92 % de exactitud.
Idioma original | Inglés estadounidense |
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Publicación | Interfases |
DOI | |
Estado | Publicada - 1 ene. 2019 |
Publicado de forma externa | Sí |
Categoría OCDE
- Ingeniería de sistemas y comunicaciones
Categorías Repositorio Ulima
- Ingeniería de sistemas / Software
Temas Repositorio Ulima
- Algoritmos genéticos
- Genetic algorithms
- Neural networks (Computer science)
- Redes neuronales (Informática)
- Rotación del personal
- Staff rotation